본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하였고, 구륜이동로봇의 위치와 각도에 따라 조명들의 배열선과 정의된 소멸점의 위치는 다르게 된다. 따라서 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 관한 두개의 평면을 구성하였다. 조명의 배열선과 소멸점의 위치는 간단한 영상처리 알고리즘을 통하여 획득하였다. 기지의 위치와 각도에서의 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 대한 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터를 이용하여 신경망을 구성하고 학습시켰다. 학습을 통해 수정된 신경망을 이용하여 실제 주행에 적용하였다.
최근 카메라와 같은 센서가 장착된 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)를 이용하는 분야는 방재, 농업, 군사 분야 등 매우 다양해지고 있다. 그러나 고품질의 영상데이터를 취득하기 위해서는 가벼우면서도 우수한 성능을 지닌 고가의 MEMS 센서 그리고 센서가 안정적으로 데이터를 획득할 수 있도록 안정적인 비행이 가능한 대형 UAV플랫폼으로 구성된 시스템이 필요하기 때문에 시스템 구축비용이 클 수밖에 없다. 본 연구에서는 저비용으로 영상 데이터를 취득할 수 있는 UAV시스템을 구축하여 취득된 영상데이터의 처리를 통해 얻어지는 영상의 품질을 살펴보고 그 효용성을 시험해보았다. 이를 위해서 고가인 UAV를 대신해 비교적 가격이 저렴한 R/C헬기(Remote Control, 원격조종 헬기)를 플랫폼으로 선정하고, 영상데이터를 수집하는 카메라센서를 탑재하였다. 그리고 탑재된 센서가 안정적으로 데이터를 취득할 수 있도록, 센서와 플랫폼 사이에 Gimbal을 장착하였다. 이렇게 구축된 시스템을 이용하여 시험비행을 해보았으며, 그 결과 플랫폼에 탑재된 센서로부터 비교적 안정적이고 양질의 이미지를 획득할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 R/C 헬리콥터 시스템을 통하여 저비용/고효율의 영상데이터를 취득할 수 있음을 확인하였다. 구축된 시스템은 근접한 거리에서 대상물의 영상을 취득하기 때문에 고품질의 3차원 모델데이터 생성에 매우 도움이 될 것으로 생각한다.
발 고유 변인 측정 및 데이터의 수집은 소비자의 발 건강을 위한 신발 제작을 위하여 필요하다. 신발의 설계 지표 또한 개정의 필요성이 제시되고 있어 발 고유 변인 측정의 및 데이터 획득에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 발 형태의 데이터 값을 산출하여 사용자에게 적합한 맞춤형 인솔 및 신발을 제작하고, 신발의 설계 지표를 산출하기 위하여 발 고유 변인의 데이터 값을 자동으로 측정이 가능한 발 고유 변인 산출이 가능한 발 형상 추출 시스템에 대해 서술한다. 이를 위해 사용자의 발 고유 변인 측정을위한 스캐닝 스테이지를 설계 및 제작하고, 3대의 깊이 카메라를 설치하였다. 잡음 및 배경을 제거하기 위해 가우시안 배경 모델링으로 전경 영역을 분리하여 발 점군 데이터를 획득 한 후, Euclidean transformation을 통해 각 점군 데이터를 정합한다. 실험 결과에서는 획득된 발 형상 점군 데이터와 접지면 형상 및 발 변인 추출 결과를 보여준다.
전문가의 지식이 없거나 이를 이용하기가 힘든 상황에서 클러스터링과 GA를 이용하여 퍼지 시스템을 설계하는 방법에 관해 연구하였다. 클러스터링에 사용될 데이터의 획득을 위해 두 가지 상황을 고려하여 연구하였다. 먼저 기존의 제어기가 있는 상황에서 개선된 제어기를 설계하기 위해 기존 제어 시스템의 동작시 입출력에 관계된 상태를 샘플링하여 데이터를 획득하였으며, 다음으로 기존의 제어기가 없는 상황에서는 사람이 시스템을 최적으로 동작시키고 이때 시스템에 관계된 상태를 샘플링하였다. 획득된 데이터를 클러스터링하여 퍼지 시스템을 설계하고 이의 최적화에는 GA를 사용하였다.
본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된 8대의 CCD 카메라와 4대의 레이져를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 기구적인 부분과 하드웨어적인 부분의 시스템을 구성하고, 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 간단한 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.
시설물 관리 시스템 또는 GIS의 구축에 있어서 도형 정보는 주로 대상물의 2차원 평면 형상과 위치 정보로 구성되어 있다. 따라서 대상물의 실제 형상적 특성과 주변 환경과의 관계를 입체적으로 규명하기 위해서는 3차원 정보가 필요하다. 3차원 정보는 점, 선, 면으로 구성되는 기존 공간 데이터의 경직성을 탈피하고 현실적 세계를 표현할 수 있는 장점이 있다. 특히 기존의 측정 개념으로 접근 할 수 없는 영역에 대한 정보를 획득할 수 있으며, 복잡하고 다양한 형태의 대상물에 대한 정보의 획득이 용이하다. 본 연구에서는 실험적으로 3D 레이저 스캐닝 시스템을 적용하여 공간 데이터를 획득하고 데이터의 특성을 분석하였으며, point cloud 데이터의 처리 및 관리 시스템과의 연계 방안을 제시하고자 하였다.
본 논문에서는 3차원 데이터를 이용한 효율적인 실내 공간 표현 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 데이터의 획득과 실내 구조 및 영상 정보를 표현하기 위한 표현 복원으로 구성된다. 3차원 데이터는 레이저 거리 측정기(laser range finder, LRF)와 전방향(omni) 카메라를 통해 획득한 포인트 클라우드 공간 정보와 전방향 텍스쳐 영상으로 구성된다. 실내 구조를 복원하기 위해, 획득한 포인트 클라우드를 복셀 격자 기반의 샘플링 기법을 통해 균일화하고 포아송 표면 재구성(Poisson surface rocoostruction) 기법을 통해 3차원 메쉬를 생성한다. 그리고 전방향 텍스쳐 영상과 3차원 메쉬외 기하학적 관계를 이용한 텍스쳐 매핑 기법을 통해 최종적으로 3차원 메쉬 표면을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 실내 공간을 효과적으로 표현함을 확인한다.
이동객체 위치획득시스템은 이동체데이터베이스((MODB : Moving Object Database)에서 위치를 획득하는 서브시스템으로써, 사람 또는 자동차와 같이 이동성을 갖는 객체의 위치를 여러 디바이스를 통해서 획득하는 역할을 한다. 이러한 위치획득시스템은 실시간으로 위치를 획득함에 있어서 통신 부하를 최소화하여야 하며, 획득된 정보의 질을 보장하여야 한다. 또한 다양한 데이터의 집합, 다양한 통신 환경 상황에 대하여 다양한 위치획득 모델을 적용할 수 있어야 하며, 어떠한 상황에서도 통신부하를 최소화하는 것을 목적으로 하고 있다. 정적 위치획득 전략, 거리기반 위치획득 전략, 그룹기반 위치획득 전략, 예측기반 위치획득 전략 등, 다양한 위치획득 전략을 모델링 하여 성능을 보장하여야 한다. 이에 본 논문에서는 이러한 다양한 위치획득 모델을 포함하고 있는 위치획득시스템을 구현하여 그 성능을 평가한다.
초기 설계단계에서 세 개의 전압력센서와 두 개의 정압력센서로 구성된 압력획득 장치를 이용하여 초고속 유동 상태에서 공력 데이터 산출 알고리즘 개발에 대하여 기술하였다. 개발 알고리즘으로부터 마하수, 받음각 및 사이드슬립각을 미리 정의된 테이블 데이터 및 내삽법(interpolation)을 적용하여 손쉽게 얻을 수 있다. 초기 설계 단계에서 개발 프로그램을 검증하기 위해 사용된 테이블 데이터는 Taylor-Maccoll 관계식으로부터 획득한 자료로 구성하였다. 또한 데이터는 CFD 해석에 기초한 계산결과와 비교 및 수정되었다. 금번에 제시된 알고리즘은 다양한 항공기 와 시험에 필요한 초음속 유동데이터 획득에 유용하게 적용될 것으로 기대된다.
등부표는 조류, 바람 등 외력에 영향을 받아 위치가 항상 유동적이고 위치는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 확인할 수 있다. 위치 확인이 가능한 등부표의 최근 5년간(2017~2021년) 위치 데이터 분석 결과 위치 오류 데이터는 평균 15.4%로 나타났으며 항해 안전사고예방 및 관리를 위해서는 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터 획득이 필요하다. 본 연구에서는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 획득한 위치 데이터를 DBSCAN Clustering하여 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터를 획득하고자 한다. 이를 위하여 위치 오류가 가장 많은 서해 해역 중 RTU가 설치된 군산항 1호 등부표의 21년도 위치 데이터를 Python library를 사용하여 DBSCAN Clustering 하였다. DBSCAN Clustering에 필요한 minPts는 2차원 데이터에 일반적으로 사용하는 값을 적용하였고 epsilon은 k-NN(최근접 이웃)알고리즘을 사용하여 값을 산출 및 적용하였다. DBSCAN Clustering 결과 minPts와 epsilon을 만족하지 못하는 위치 오류 데이터를 검출하였고 정제된 위치 데이터를 획득할 수 있었다. 본 연구는 항로표지용 AIS 또는 RTU가 설치된 등부표의 신뢰성 있는 위치 데이터를 획득할 수 있는 기초 자료로 활용할 수 있으며 항해 안전사고 예방에도 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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